TEDGlobal 2009
Dan Pink: The puzzle of motivation
Ден Пінк про дивовижну науку мотивації
Filmed:
Readability: 4
25,352,736 views
Аналітик кар'єрного зросту Ден Пінк досліджує таємниці мотивації, починаючи з факту який є добре відомий вченим-соціологам, але небагатьом менеджерам: «Традиційні винагороди не настільки ефективні, як нам здається». Прислухайтеся до повчальних історій та можливих перспектив.
Dan Pink - Career analyst
Bidding adieu to his last "real job" as Al Gore's speechwriter, Dan Pink went freelance to spark a right-brain revolution in the career marketplace. Full bio
Bidding adieu to his last "real job" as Al Gore's speechwriter, Dan Pink went freelance to spark a right-brain revolution in the career marketplace. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
I need to make a confession at the outset here.
0
0
4000
Я маю одразу ж зробити зізнання.
00:16
A little over 20 years ago
1
4000
3000
Трішки більш ніж 20 років тому
00:19
I did something that I regret,
2
7000
2000
я зробив дещо, про що жалкую,
00:21
something that I'm not particularly proud of,
3
9000
4000
дещо, чим я зовсім не пишаюся,
00:25
something that, in many ways, I wish no one would ever know,
4
13000
3000
про що я не хотів би, щоб хтось в світі дізнався,
00:28
but here I feel kind of obliged to reveal.
5
16000
4000
але тут я відчуваю, що начебто маю розкрити таємницю.
00:32
(Laughter)
6
20000
2000
(Сміх)
00:34
In the late 1980s,
7
22000
2000
Наприкінці 1980х,
00:36
in a moment of youthful indiscretion,
8
24000
3000
у мить юнацької необережності,
00:39
I went to law school.
9
27000
2000
я пішов учитися на юриста.
00:41
(Laughter)
10
29000
4000
(Сміх)
00:45
Now, in America law is a professional degree:
11
33000
3000
Знаєте, в Америці юридична освіта — це професійний ступінь.
00:48
you get your university degree, then you go on to law school.
12
36000
2000
Спочатку треба отримати університетський диплом, а потім вже поступати на юридичний.
00:50
And when I got to law school,
13
38000
3000
Я вступив,
00:53
I didn't do very well.
14
41000
2000
але не дуже добре вчився.
00:55
To put it mildly, I didn't do very well.
15
43000
2000
М'яко кажучи, не дуже добре.
00:57
I, in fact, graduated in the part of my law school class
16
45000
3000
Серед випускників мого року я закінчив з результатом,
01:00
that made the top 90 percent possible.
17
48000
4000
який набрали лише найкращі 90% студентів.
01:04
(Laughter)
18
52000
4000
(Сміх)
01:08
Thank you.
19
56000
3000
Дякую.
01:11
I never practiced law a day in my life;
20
59000
3000
Я ані дня не займався юридичною практикою.
01:14
I pretty much wasn't allowed to.
21
62000
2000
Взагалі-то, мене просто не допустили.
01:16
(Laughter)
22
64000
3000
(Сміх)
01:19
But today, against my better judgment,
23
67000
3000
Але сьогодні, всупереч моїй розсудливості,
01:22
against the advice of my own wife,
24
70000
3000
всупереч порадам моєї дружини,
01:25
I want to try to dust off some of those legal skills --
25
73000
4000
я збираюся напружити свої юридичні здібності,
01:29
what's left of those legal skills.
26
77000
2000
точніше, те, що від них залишилося.
01:31
I don't want to tell you a story.
27
79000
3000
Я не хочу тут розповідати історії.
01:34
I want to make a case.
28
82000
2000
Я хочу зробити промову як на суді.
01:36
I want to make a hard-headed, evidence-based,
29
84000
4000
Промову розважливу, обґрунтовану,
01:40
dare I say lawyerly case,
30
88000
3000
гідну, я б сказав, юриста, промову,
01:43
for rethinking how we run our businesses.
31
91000
4000
на тему переоцінки нашого метода керування бізнесом.
01:47
So, ladies and gentlemen of the jury, take a look at this.
32
95000
4000
Тож, добродії присяжні, подивіться сюди.
01:51
This is called the candle problem.
33
99000
2000
Це називається «загадка зі свічкою».
01:53
Some of you might have seen this before.
34
101000
2000
Декому, можливо, вона вже знайома.
01:55
It's created in 1945
35
103000
2000
Її вигадав у 1945-му році
01:57
by a psychologist named Karl Duncker.
36
105000
2000
психолог Карл Дункер.
01:59
Karl Duncker created this experiment
37
107000
2000
Карл Дункер замислив експеримент, який
02:01
that is used in a whole variety of experiments in behavioral science.
38
109000
3000
в різноманітних формах застосовується в теперішній час в науці про поведінку.
02:04
And here's how it works. Suppose I'm the experimenter.
39
112000
3000
Ось як він працює. Припустимо, що я — експериментатор.
02:07
I bring you into a room. I give you a candle,
40
115000
4000
Запрошую вас до кімнати та даю вам свічку,
02:11
some thumbtacks and some matches.
41
119000
2000
коробку з кнопками та сірники.
02:13
And I say to you, "Your job
42
121000
2000
Ваша задача —
02:15
is to attach the candle to the wall
43
123000
2000
прикріпити свічку до стіни так,
02:17
so the wax doesn't drip onto the table." Now what would you do?
44
125000
4000
щоб віск не капав на стіл. Ваші дії?
02:21
Now many people begin trying to thumbtack the candle to the wall.
45
129000
4000
Дехто починає зі спроби прикріпити свічку до стіни кнопками.
02:25
Doesn't work.
46
133000
2000
Не виходить.
02:27
Somebody, some people -- and I saw somebody
47
135000
2000
Інші … бачу-бачу, мені звідси видно що
02:29
kind of make the motion over here --
48
137000
2000
хтось знаками показує …
02:31
some people have a great idea where they
49
139000
2000
В інших з'являється класна ідея —
02:33
light the match, melt the side of the candle, try to adhere it to the wall.
50
141000
4000
запалити свічку, розтопити кінцівку та причепити її до стіни.
02:37
It's an awesome idea. Doesn't work.
51
145000
3000
Це ідея грандіозна. Не працює.
02:40
And eventually, after five or 10 minutes,
52
148000
3000
Врешті решт, хвилин так за п'ять-десять,
02:43
most people figure out the solution,
53
151000
2000
більшість учасників знаходять рішення,
02:45
which you can see here.
54
153000
2000
яке зображено отут.
02:47
The key is to overcome what's called functional fixedness.
55
155000
3000
Ключовий момент – подолання так званого «зациклення на функції».
02:50
You look at that box and you see it only as a receptacle for the tacks.
56
158000
4000
Ви дивитеся на коробку та бачите лише вміст для кнопок.
02:54
But it can also have this other function,
57
162000
2000
Але вона може виконувати ось таку, іншу, функцію,
02:56
as a platform for the candle. The candle problem.
58
164000
4000
а саме, стати платформою для свічки. Ось вона – «загадка свічки».
03:00
Now I want to tell you about an experiment
59
168000
2000
Ще я хочу розповісти вам про експеримент,
03:02
using the candle problem,
60
170000
2000
який було впроваджено з цією задачкою.
03:04
done by a scientist named Sam Glucksberg,
61
172000
2000
Його провів вчений на ім'я Сем Глаксберг,
03:06
who is now at Princeton University in the U.S.
62
174000
2000
який зараз працює в Прінстонському університеті в США.
03:08
This shows the power of incentives.
63
176000
4000
Він демонструє силу заохочення.
03:12
Here's what he did. He gathered his participants.
64
180000
2000
Ось що він зробив. Він зібрав учасників
03:14
And he said, "I'm going to time you. How quickly you can solve this problem?"
65
182000
3000
та сказав: «Я збираюся заміряти час. Як швидко ви розв'яжете цю задачку?»
03:17
To one group he said,
66
185000
2000
Одній групі він сказав:
03:19
"I'm going to time you to establish norms,
67
187000
3000
«Я заміряю час, щоб встановити норму,
03:22
averages for how long it typically takes
68
190000
2000
середній час, який зазвичай потрібен
03:24
someone to solve this sort of problem."
69
192000
2000
для вирішення проблеми такого плану.»
03:26
To the second group he offered rewards.
70
194000
3000
Другій групі він запропонував винагороду.
03:29
He said, "If you're in the top 25 percent of the fastest times,
71
197000
4000
Він сказав: «Якщо ви потрапите до найшвидших 25 відсотків,
03:33
you get five dollars.
72
201000
3000
ви отримаєте п'ять доларів.
03:36
If you're the fastest of everyone we're testing here today,
73
204000
3000
Якщо ви станете найшвидшим зі всіх сьогоднішніх учасників експерименту,
03:39
you get 20 dollars."
74
207000
2000
отримаєте 20 доларів».
03:41
Now this is several years ago. Adjusted for inflation,
75
209000
3000
Це було декілька років тому. Зогляду на інфляцію,
03:44
it's a decent sum of money for a few minutes of work.
76
212000
2000
це непогана сума за декілька хвилин роботи.
03:46
It's a nice motivator.
77
214000
2000
Гарний мотиватор.
03:48
Question: How much faster
78
216000
3000
Питання: Наскільки швидше
03:51
did this group solve the problem?
79
219000
2000
друга група вирішила задачу?
03:53
Answer: It took them, on average,
80
221000
3000
Відповідь: Вони в середньому витратили
03:56
three and a half minutes longer.
81
224000
4000
на три з половиною хвилини більше часу.
04:00
Three and a half minutes longer. Now this makes no sense right?
82
228000
3000
На три з половиною хвилини більше. Це ж не має сенсу, хіба ні?
04:03
I mean, I'm an American. I believe in free markets.
83
231000
3000
Тобто, я американець. Я вірю у вільний ринок.
04:06
That's not how it's supposed to work. Right?
84
234000
3000
Він має бути влаштованим не так. Вірно?
04:09
(Laughter)
85
237000
1000
(Сміх)
04:10
If you want people to perform better,
86
238000
2000
Якщо ви хочете, щоб люди працювали краще,
04:12
you reward them. Right?
87
240000
2000
ви їх винагороджуєте. Вірно?
04:14
Bonuses, commissions, their own reality show.
88
242000
3000
Бонуси, комісійні, власне реаліті шоу.
04:17
Incentivize them. That's how business works.
89
245000
4000
Заохочуйте їх. Так працює бізнес.
04:21
But that's not happening here.
90
249000
2000
Але цього тут не сталося.
04:23
You've got an incentive designed to
91
251000
2000
У вас є заохочення, яке мало б
04:25
sharpen thinking and accelerate creativity,
92
253000
4000
загострити розум та підвищити творчість.
04:29
and it does just the opposite.
93
257000
2000
А насправді воно робить протилежне.
04:31
It dulls thinking and blocks creativity.
94
259000
3000
Воно пригнічує розум та блокує творчий підхід.
04:34
And what's interesting about this experiment is that it's not an aberration.
95
262000
3000
І цікаво те, що цей експеримент не відхилення від правила.
04:37
This has been replicated over and over
96
265000
3000
Таке повторювалося знову і знову,
04:40
and over again, for nearly 40 years.
97
268000
3000
протягом біля 40 років.
04:43
These contingent motivators --
98
271000
3000
Такі умовні мотиватори,
04:46
if you do this, then you get that --
99
274000
2000
якщо зробити А, отримаєш Б,
04:48
work in some circumstances.
100
276000
2000
працюють в певних умовах.
04:50
But for a lot of tasks, they actually either don't work
101
278000
3000
Але для багатьох завдань, вони або не працюють,
04:53
or, often, they do harm.
102
281000
3000
або, часто, навіть завдають шкоди.
04:56
This is one of the most robust findings
103
284000
4000
Це один з найбільш незаперечних висновків
05:00
in social science,
104
288000
3000
в суспільствознавстві.
05:03
and also one of the most ignored.
105
291000
2000
А також одна з тих, якими нехтують найбільше.
05:05
I spent the last couple of years looking at the science of
106
293000
2000
Я витратив останні пару років в пошуках науки
05:07
human motivation,
107
295000
2000
людської мотивації.
05:09
particularly the dynamics of extrinsic motivators
108
297000
2000
Особливо динамікою відношень зовнішніх стимулів
05:11
and intrinsic motivators.
109
299000
2000
та внутрішніх стимулів.
05:13
And I'm telling you, it's not even close.
110
301000
2000
І я кажу вам, вони зовсім не схожі.
05:15
If you look at the science, there is a mismatch
111
303000
2000
Якщо звернутися до науки, бачимо, що існує невідповідність
05:17
between what science knows and what business does.
112
305000
4000
між висновками науки та практикою в бізнесі.
05:21
And what's alarming here is that our business operating system --
113
309000
3000
Особливо бентежить те, що наша операційна система бізнесу –
05:24
think of the set of assumptions and protocols beneath our businesses,
114
312000
3000
мається на увазі сукупність припущень і протоколів стосовно
05:27
how we motivate people, how we apply our human resources --
115
315000
5000
мотивації людей і реалізації їхнього потенціалу –
05:32
it's built entirely around these extrinsic motivators,
116
320000
3000
побудована на базі суто зовнішніх стимулів,
05:35
around carrots and sticks.
117
323000
2000
на базі заохочень і покарань.
05:37
That's actually fine for many kinds of 20th century tasks.
118
325000
4000
Взагалі-то, це цілком підходить для багатьох завдань 20-го сторіччя.
05:41
But for 21st century tasks,
119
329000
2000
Але, для завдань 21-го сторіччя,
05:43
that mechanistic, reward-and-punishment approach
120
331000
4000
ця механічна схема заохочень і покарань
05:47
doesn't work, often doesn't work, and often does harm.
121
335000
4000
не працює, не працює часто, і часто завдає шкоди.
05:51
Let me show you what I mean.
122
339000
2000
Зараз поясню, що мається на увазі.
05:53
So Glucksberg did another experiment similar to this
123
341000
3000
Отже, Глаксберг зробив іще один експеримент, схожий на попередній,
05:56
where he presented the problem in a slightly different way,
124
344000
2000
в якому він подав проблему трохи по-іншому,
05:58
like this up here. Okay?
125
346000
3000
як отут зверху. ОК?
06:01
Attach the candle to the wall so the wax doesn't drip onto the table.
126
349000
2000
«Прикріпіть свічку до стіни в такий спосіб, щоб віск не капав на стіл.»
06:03
Same deal. You: we're timing for norms.
127
351000
3000
Те саме. Дві групи, заміряємо час в обох.
06:06
You: we're incentivizing.
128
354000
3000
Одну з груп заохочуємо.
06:09
What happened this time?
129
357000
2000
Що ж відбувається на цей раз?
06:11
This time, the incentivized group
130
359000
2000
На цей раз, група із стимулом
06:13
kicked the other group's butt.
131
361000
4000
ввалила як слід іншій.
06:17
Why? Because when the tacks are out of the box,
132
365000
4000
Чому? Тому що, коли кнопки не в коробці,
06:21
it's pretty easy isn't it?
133
369000
4000
завдання є легеньке, чи не так?
06:25
(Laughter)
134
373000
2000
(Сміх)
06:27
If-then rewards work really well
135
375000
3000
Стимули працюють дуже добре
06:30
for those sorts of tasks,
136
378000
3000
для тих вправ,
06:33
where there is a simple set of rules and a clear destination
137
381000
2000
де є проста сукупність правил і простий кінцевий
06:35
to go to.
138
383000
2000
результат.
06:37
Rewards, by their very nature,
139
385000
2000
Винагороди, за своєю природою,
06:39
narrow our focus, concentrate the mind;
140
387000
2000
звужують нашу увагу, підвищують концентрацію.
06:41
that's why they work in so many cases.
141
389000
2000
Ось тому то вони працюють в такій великій кількості випадків.
06:43
And so, for tasks like this,
142
391000
2000
І тому, для завдань як оце,
06:45
a narrow focus, where you just see the goal right there,
143
393000
3000
концентрація уваги, коли мета прямо перед тобою,
06:48
zoom straight ahead to it,
144
396000
2000
веде нас прямо до неї,
06:50
they work really well.
145
398000
2000
швидко і ефективно.
06:52
But for the real candle problem,
146
400000
2000
Але для справжньої «загадки зі свічкою»
06:54
you don't want to be looking like this.
147
402000
2000
не можна застосовувати таку схему.
06:56
The solution is not over here. The solution is on the periphery.
148
404000
2000
Розв'язок не отут. Розв'язок на периферії.
06:58
You want to be looking around.
149
406000
2000
Треба поглянути навколо.
07:00
That reward actually narrows our focus
150
408000
2000
Це заохочення власне звужує наше поле зору,
07:02
and restricts our possibility.
151
410000
2000
і зменшує простір розв'язків.
07:04
Let me tell you why this is so important.
152
412000
3000
Дайте будь ласка пояснити вам, чому це важливо.
07:07
In western Europe,
153
415000
2000
В західній Європі,
07:09
in many parts of Asia,
154
417000
2000
і в багатьох регіонах Азії,
07:11
in North America, in Australia,
155
419000
3000
північної Америки, Австралії,
07:14
white-collar workers are doing less of
156
422000
2000
спеціалісти все менше працюють над
07:16
this kind of work,
157
424000
2000
отакими проблемами,
07:18
and more of this kind of work.
158
426000
4000
і все більше над отакими.
07:22
That routine, rule-based, left-brain work --
159
430000
3000
Рутинна, побудована на застосуванні правил, робота, «робота лівої півкулі мозку»,
07:25
certain kinds of accounting, certain kinds of financial analysis,
160
433000
2000
певні види бухгалтерського обліку і фінансового аналізу,
07:27
certain kinds of computer programming --
161
435000
2000
деякі типи комп'ютерного програмування,
07:29
has become fairly easy to outsource,
162
437000
2000
стало дуже легко розв'язувати «на замовлення»,
07:31
fairly easy to automate.
163
439000
2000
легко автоматизувати.
07:33
Software can do it faster.
164
441000
3000
«Програмне забезпечення може зробити це швидше.»
07:36
Low-cost providers around the world can do it cheaper.
165
444000
2000
«В світі є постачальники з низькими витратами, і вони можуть зробити це дешевше.»
07:38
So what really matters are the more right-brained
166
446000
4000
То ж тепер важливі завдання для правої півкулі,
07:42
creative, conceptual kinds of abilities.
167
450000
3000
тобто здібності до концептуалізації, здібності творчі.
07:45
Think about your own work.
168
453000
3000
Подумайте про власну роботу.
07:48
Think about your own work.
169
456000
3000
Подумайте про власну роботу.
07:51
Are the problems that you face, or even the problems
170
459000
2000
Чи є проблеми, що ви розв'язуєте, або навіть проблеми
07:53
we've been talking about here,
171
461000
2000
що ми зараз з вами отут обговорювали,
07:55
are those kinds of problems -- do they have a clear set of rules,
172
463000
2000
проблемами такого роду – чи мають вони низку правил розв'язку,
07:57
and a single solution? No.
173
465000
3000
і один єдиний розв'язок? Ні.
08:00
The rules are mystifying.
174
468000
2000
Правила містифікують.
08:02
The solution, if it exists at all,
175
470000
2000
Розв'язок, якщо існує,
08:04
is surprising and not obvious.
176
472000
3000
є несподіваним і неочевидним.
08:07
Everybody in this room
177
475000
2000
Кожен в цій кімнаті
08:09
is dealing with their own version
178
477000
3000
розв'язує власну версію
08:12
of the candle problem.
179
480000
2000
«загадки зі свічкою».
08:14
And for candle problems of any kind,
180
482000
3000
І для загадки зі свічкою будь-якого типу,
08:17
in any field,
181
485000
2000
в будь-якій галузі,
08:19
those if-then rewards,
182
487000
3000
такі «якщо … то …» заохочення,
08:22
the things around which we've built so many of our businesses,
183
490000
4000
ті, на базі яких ми побудували так багато бізнесів,
08:26
don't work.
184
494000
2000
не працюють.
08:28
Now, I mean it makes me crazy.
185
496000
2000
Знаєте, я від цього сатанію.
08:30
And this is not -- here's the thing.
186
498000
2000
І це не … – ось в чому справа.
08:32
This is not a feeling.
187
500000
3000
Це не відчуття.
08:35
Okay? I'm a lawyer; I don't believe in feelings.
188
503000
3000
ОК? Я — не правник. Я не вірю в відчуття.
08:38
This is not a philosophy.
189
506000
4000
Це не є філософія.
08:42
I'm an American; I don't believe in philosophy.
190
510000
2000
Я – американець, і я не вірю в філософію.
08:44
(Laughter)
191
512000
3000
(Сміх)
08:47
This is a fact --
192
515000
3000
Це є факт.
08:50
or, as we say in my hometown of Washington, D.C.,
193
518000
2000
Або ж, як ми кажемо в моєму рідному Вашингтоні,
08:52
a true fact.
194
520000
2000
це є правдивий факт.
08:54
(Laughter)
195
522000
2000
(Сміх)
08:56
(Applause)
196
524000
4000
(Оплески)
09:00
Let me give you an example of what I mean.
197
528000
2000
Дозвольте надати приклад для пояснення.
09:02
Let me marshal the evidence here,
198
530000
2000
Дозвольте мені запросити свідків.
09:04
because I'm not telling you a story, I'm making a case.
199
532000
2000
Бо я не байку вам розказую. Це промова на суді.
09:06
Ladies and gentlemen of the jury, some evidence:
200
534000
2000
Пані та панове присяжні, ось свідчення:
09:08
Dan Ariely, one of the great economists of our time,
201
536000
3000
Дан Аріелі, один з видатних економістів сучасності,
09:11
he and three colleagues, did a study of some MIT students.
202
539000
4000
він і троє колег, зробили експеримент над декількома студентами з MIT.
09:15
They gave these MIT students a bunch of games,
203
543000
3000
Вони дали цим MIT студентам купу ігор.
09:18
games that involved creativity,
204
546000
2000
Ігор, що потребували творчих
09:20
and motor skills, and concentration.
205
548000
2000
і моторних здібностей, і концентрації уваги.
09:22
And the offered them, for performance,
206
550000
2000
Студентам запропонували, для заохочення,
09:24
three levels of rewards:
207
552000
2000
три рівня винагороди.
09:26
small reward, medium reward, large reward.
208
554000
5000
Маленьку, середню і велику винагороди.
09:31
Okay? If you do really well you get the large reward, on down.
209
559000
4000
ОК? Якщо ви досягаєте великих успіхів, отримуєте велику і т.д.
09:35
What happened? As long as the task involved only mechanical skill
210
563000
4000
Що відбулося? В механічних завданнях
09:39
bonuses worked as they would be expected:
211
567000
2000
заохочення працювало так, як очікувалося:
09:41
the higher the pay, the better the performance.
212
569000
4000
вище винагорода, кращі результати.
09:45
Okay? But one the task called for
213
573000
2000
ОК? Але одне завдання потребувало
09:47
even rudimentary cognitive skill,
214
575000
4000
застосування розуму, на елементарному рівні,
09:51
a larger reward led to poorer performance.
215
579000
5000
і в цьому випадку більше заохочення призводило до гірших результатів.
09:56
Then they said,
216
584000
2000
Тоді вони сказали,
09:58
"Okay let's see if there's any cultural bias here.
217
586000
2000
«ОК, давайте поглянемо чи немає тут якоїсь залежності від культурного регіону.
10:00
Lets go to Madurai, India and test this."
218
588000
2000
Зробимо цей тест в місті Мадурай, в Індії.»
10:02
Standard of living is lower.
219
590000
2000
Рівень життя там нижче.
10:04
In Madurai, a reward that is modest in North American standards,
220
592000
3000
В Мадураї, маленька за північноамериканськими стандартами винагорода
10:07
is more meaningful there.
221
595000
3000
має більшу вагу.
10:10
Same deal. A bunch of games, three levels of rewards.
222
598000
3000
Те саме. Купа ігор, три рівня стимуляції.
10:13
What happens?
223
601000
2000
Що відбувається?
10:15
People offered the medium level of rewards
224
603000
3000
Люди, яким було запропоновано середню за розміром винагороду,
10:18
did no better than people offered the small rewards.
225
606000
3000
за результатами виглядали не краще за людей з малою.
10:21
But this time, people offered the highest rewards,
226
609000
4000
Але на цей раз, найвища винагорода призвела
10:25
they did the worst of all.
227
613000
4000
для найгірших результатів.
10:29
In eight of the nine tasks we examined across three experiments,
228
617000
3000
У восьми з дев'яти завдань, що було розглянуто в кожному з трьох експериментів,
10:32
higher incentives led to worse performance.
229
620000
5000
збільшення стимулів призводило до погіршення продуктивності.
10:37
Is this some kind of touchy-feely
230
625000
3000
Чи не має місце тут якась
10:40
socialist conspiracy going on here?
231
628000
3000
соціалістична змова?
10:43
No. These are economists from MIT,
232
631000
3000
Ні. То є економісти з MIT,
10:46
from Carnegie Mellon, from the University of Chicago.
233
634000
3000
з Carnegie Mellon та Чикагського університетів.
10:49
And do you know who sponsored this research?
234
637000
2000
І знаєте хто був спонсором цих досліджень?
10:51
The Federal Reserve Bank of the United States.
235
639000
4000
Федеральний резервний банк Сполучених Штатів.
10:55
That's the American experience.
236
643000
2000
Це — американський досвід.
10:57
Let's go across the pond to the London School of Economics --
237
645000
3000
Ну а тепер, через ставок до
11:00
LSE, London School of Economics,
238
648000
3000
LSE, Лондонської школи економіки.
11:03
alma mater of 11 Nobel Laureates in economics.
239
651000
3000
Alma mater 11 нобелівських лауреатів в економіці.
11:06
Training ground for great economic thinkers
240
654000
3000
Тренувальне поле для велетнів економічних наук
11:09
like George Soros, and Friedrich Hayek,
241
657000
3000
як Джордж Сорос, Фрідріх Хайек,
11:12
and Mick Jagger. (Laughter)
242
660000
2000
та Мік Джагер. (Сміх)
11:14
Last month, just last month,
243
662000
4000
Минулого місяця, тільки-й-но минулого місяця
11:18
economists at LSE looked at 51 studies
244
666000
3000
економісти LSE розглянули 51-у
11:21
of pay-for-performance plans, inside of companies.
245
669000
3000
схему типу «плата-за-продуктивність», в компаніях.
11:24
Here's what the economists there said: "We find that financial incentives
246
672000
3000
Ось що ті економісти кажуть: «Виявляється, що фінансові стимули
11:27
can result in a negative impact on overall performance."
247
675000
6000
можуть негативно впливати на загальну продуктивність.»
11:33
There is a mismatch between what science knows
248
681000
3000
Є невідповідність між тим, що знає наука
11:36
and what business does.
249
684000
2000
і тим, що робить бізнес.
11:38
And what worries me, as we stand here in the rubble
250
686000
3000
Що мене бентежить, на загальному
11:41
of the economic collapse,
251
689000
2000
тлі наслідків економічної кризи,
11:43
is that too many organizations
252
691000
2000
це те, що занадто багато організацій
11:45
are making their decisions,
253
693000
2000
розробляють свою політику щодо
11:47
their policies about talent and people,
254
695000
2000
управління своїми цінними кадрами,
11:49
based on assumptions that are outdated, unexamined,
255
697000
6000
базуючись на застарілих та неперевірених припущеннях,
11:55
and rooted more in folklore than in science.
256
703000
3000
які швидше походять з «народної творчості», ніж з науки.
11:58
And if we really want to get out of this economic mess,
257
706000
3000
І якщо ми справді хочемо подолати ці економічні негаразди,
12:01
and if we really want high performance on those
258
709000
2000
якщо справді хочемо досягти високої продуктивності в розв'язанні
12:03
definitional tasks of the 21st century,
259
711000
2000
задач, характерних для 21-го сторіччя,
12:05
the solution is not to do more of the wrong things,
260
713000
6000
то не треба робити більше роботи, але не в правильний спосіб.
12:11
to entice people with a sweeter carrot,
261
719000
3000
А саме, заохочувати людей солодшим пряником
12:14
or threaten them with a sharper stick.
262
722000
2000
або погрожувати більшим батогом.
12:16
We need a whole new approach.
263
724000
2000
Нам потрібен абсолютно новий підхід.
12:18
And the good news about all of this is that the scientists
264
726000
2000
На щастя, наука, що досліджує мотивацію,
12:20
who've been studying motivation have given us this new approach.
265
728000
3000
вже знайшла цей новий підхід.
12:23
It's an approach built much more around intrinsic motivation.
266
731000
3000
Це підхід є побудований навколо принципів внутрішніх стимулів.
12:26
Around the desire to do things because they matter,
267
734000
2000
Навколо бажання робити внесок у важливу справу,
12:28
because we like it, because they're interesting,
268
736000
2000
робити те, що нам подобається, те, що цікаво,
12:30
because they are part of something important.
269
738000
2000
те, що є частиною чогось важливішого.
12:32
And to my mind, that new operating system for our businesses
270
740000
4000
На мою особисту думку, ця нова операційна система для наших бізнесів
12:36
revolves around three elements:
271
744000
2000
надихається трьома принципами:
12:38
autonomy, mastery and purpose.
272
746000
3000
самостійність, майстерність та присутність мети.
12:41
Autonomy: the urge to direct our own lives.
273
749000
3000
Самостійність — це бажання бути власником своєї долі.
12:44
Mastery: the desire to get better and better at something that matters.
274
752000
4000
Майстерність — це бажання вдосконалювати свій внесок у важливу справу.
12:48
Purpose: the yearning to do what we do
275
756000
3000
Мета — це жадання робити свою роботу,
12:51
in the service of something larger than ourselves.
276
759000
3000
заради чогось більшого за нас самих.
12:54
These are the building blocks of an entirely new operating system
277
762000
3000
Ці принципи є засадами для абсолютно нової «операційної системи»
12:57
for our businesses.
278
765000
2000
для наших бізнесів.
12:59
I want to talk today only about autonomy.
279
767000
4000
Сьогодні я лише говоритиму про самостійність.
13:03
In the 20th century, we came up with this idea of management.
280
771000
3000
Лише в 20-му сторіччі нам спала на думку ідея про управління персоналом.
13:06
Management did not emanate from nature.
281
774000
2000
Менеджмент то не є природне явище.
13:08
Management is like -- it's not a tree,
282
776000
2000
Менеджмент — він зовсім не такий, як дерева.
13:10
it's a television set.
283
778000
2000
Він — як телевізор.
13:12
Okay? Somebody invented it.
284
780000
2000
Добро? Хтось його винайшов.
13:14
And it doesn't mean it's going to work forever.
285
782000
2000
Це не значить, що ті принципи будуть завжди спрацьовувати.
13:16
Management is great.
286
784000
2000
Управління персоналом — це чудово.
13:18
Traditional notions of management are great
287
786000
2000
Традиційні засади управління необхідні,
13:20
if you want compliance.
288
788000
2000
якщо ви хочете поступливість.
13:22
But if you want engagement, self-direction works better.
289
790000
3000
Але коли ви хочете залучення, самоорганізація підходить краще.
13:25
Let me give you some examples of some kind of radical
290
793000
2000
Дайте навести декілька прикладів радикального застосування
13:27
notions of self-direction.
291
795000
2000
саморегуляції.
13:29
What this means -- you don't see a lot of it,
292
797000
3000
Так в чому ідея, — до речі таке спостерігається не часто,
13:32
but you see the first stirrings of something really interesting going on,
293
800000
3000
але коли це трапляється, видно перші паростки справді цікавих речей.
13:35
because what it means is paying people adequately
294
803000
2000
Так от, ідея в тому, щоб оплата праці була адекватною,
13:37
and fairly, absolutely --
295
805000
2000
і справедливою в повному обсязі.
13:39
getting the issue of money off the table,
296
807000
2000
Зняти питання грошей з порядку денного.
13:41
and then giving people lots of autonomy.
297
809000
2000
А потім забезпечити працівникам самостійність.
13:43
Let me give you some examples.
298
811000
2000
Ось декілька прикладів.
13:45
How many of you have heard of the company Atlassian?
299
813000
4000
Чи багато з вас чули про компанію Atlassian?
13:49
It looks like less than half.
300
817000
2000
Начебто, менше половини залу.
13:51
(Laughter)
301
819000
2000
(Сміх)
13:53
Atlassian is an Australian software company.
302
821000
4000
Atlassian — це австралійська компанія з програмного забезпечення.
13:57
And they do something incredibly cool.
303
825000
2000
І вони практикують таку цікаву річ.
13:59
A few times a year they tell their engineers,
304
827000
2000
Декілька разів на рік вони кажуть своїм інженерам:
14:01
"Go for the next 24 hours and work on anything you want,
305
829000
4000
«Протягом наступної доби ідіть і працюйте на чим завгодно,
14:05
as long as it's not part of your regular job.
306
833000
2000
аби лише це не стосувалося вашої основної роботи.
14:07
Work on anything you want."
307
835000
2000
Абсолютно над чим завгодно.»
14:09
So that engineers use this time to come up with
308
837000
2000
І отже інженери витрачають цей час на те,
14:11
a cool patch for code, come up with an elegant hack.
309
839000
3000
щоб запрограмувати якесь цікаве покращення до коду або придумати елегантне якоїсь рішення задачки.
14:14
Then they present all of the stuff that they've developed
310
842000
3000
Потім кожен презентує свої наробки
14:17
to their teammates, to the rest of the company,
311
845000
3000
колегам та решті компанії
14:20
in this wild and wooly all-hands meeting
312
848000
2000
на таких галасливих та некерованих загальних зборах
14:22
at the end of the day.
313
850000
2000
наприкінці дня.
14:24
And then, being Australians, everybody has a beer.
314
852000
2000
І потім, всі, як справжні австралійці, п'ють пиво.
14:26
They call them FedEx Days.
315
854000
3000
Вони називають це Днями FedEx.
14:29
Why? Because you have to deliver something overnight.
316
857000
6000
Чому? Тому що ви маєте встигнути за один день.
14:35
It's pretty. It's not bad. It's a huge trademark violation,
317
863000
2000
Це прикольно. Це не погано, хоча і містить очевидне порушення прав торговельної марки.
14:37
but it's pretty clever.
318
865000
2000
Але це ж дуже оригінальна ідея.
14:39
(Laughter)
319
867000
1000
(Сміх)
14:40
That one day of intense autonomy
320
868000
2000
Один той день «напруженої» самостійності
14:42
has produced a whole array of software fixes
321
870000
2000
створив цілу низку програмних рішень,
14:44
that might never have existed.
322
872000
2000
які, можливо, ніколи не з'явилися б.
14:46
And it's worked so well that Atlassian has taken it to the next level
323
874000
2000
Це було настільки ефективним, що Atlassian пішов іще далі:
14:48
with 20 Percent Time --
324
876000
2000
впровадив систему «20% робочого дня».
14:50
done, famously, at Google --
325
878000
2000
Це принцип, який як відомо, запроваджено в Google.
14:52
where engineers can work, spend 20 percent of their time
326
880000
2000
Там інженери можуть витрачати 20% часу
14:54
working on anything they want.
327
882000
2000
на будь-яку роботу, яка їм до смаку.
14:56
They have autonomy over their time,
328
884000
2000
Вони можуть самостійно керувати своїм часом,
14:58
their task, their team, their technique.
329
886000
2000
своїми задачами, вибором колег та методів розв'язання задач.
15:00
Okay? Radical amounts of autonomy.
330
888000
2000
Добре? Якісно інший рівень самостійності.
15:02
And at Google, as many of you know,
331
890000
4000
І в Google, як багато з вас знають,
15:06
about half of the new products in a typical year
332
894000
2000
кожен рік приблизно половина нових продуктів
15:08
are birthed during that 20 Percent Time:
333
896000
3000
народжується як раз в такий 20%-вий час.
15:11
things like Gmail, Orkut, Google News.
334
899000
3000
Такі речі як Gmail, Orkut, Google News.
15:14
Let me give you an even more radical example of it:
335
902000
3000
В мене є іще радикальніший приклад такого підходу.
15:17
something called the Results Only Work Environment,
336
905000
2000
Дещо, що зветься «Організація праці навколо результатів».
15:19
the ROWE,
337
907000
2000
Скорочено: ROWE.
15:21
created by two American consultants, in place
338
909000
2000
Створена двома американськими консультантами,
15:23
in place at about a dozen companies around North America.
339
911000
2000
ця система вже впроваджена приблизно десятком компаній в Північній Америці.
15:25
In a ROWE people don't have schedules.
340
913000
4000
В ROWE працівники не мають розкладу робочих годин.
15:29
They show up when they want.
341
917000
2000
Вони можуть з'являтися, коли вони захочуть.
15:31
They don't have to be in the office at a certain time,
342
919000
2000
Вони не мають бути присутніми в офіси в якісь певні години,
15:33
or any time.
343
921000
2000
або взагалі можуть не приходити.
15:35
They just have to get their work done.
344
923000
2000
Вони лише мають виконати свою роботу.
15:37
How they do it, when they do it,
345
925000
2000
Як вони працюватимуть, коли
15:39
where they do it, is totally up to them.
346
927000
3000
і де, вони вирішують самі.
15:42
Meetings in these kinds of environments are optional.
347
930000
4000
Засідання в таких умовах необов'язкові.
15:46
What happens?
348
934000
2000
Ну і як?
15:48
Almost across the board, productivity goes up,
349
936000
3000
Майже скрізь продуктивність зростає,
15:51
worker engagement goes up,
350
939000
3000
зацікавленість працівників в справах компанії зростає,
15:54
worker satisfaction goes up, turnover goes down.
351
942000
3000
задоволеність від роботи зростає, рух кадрів зменшується.
15:57
Autonomy, mastery and purpose,
352
945000
2000
Самостійність, майстерність та присутність загальної мети —
15:59
These are the building blocks of a new way of doing things.
353
947000
2000
ось складові нового способу організації праці.
16:01
Now some of you might look at this and say,
354
949000
3000
Звичайно деякі з вас скажуть:
16:04
"Hmm, that sounds nice, but it's Utopian."
355
952000
3000
«Хм, це звичайно цікаво, але це утопія.»
16:07
And I say, "Nope. I have proof."
356
955000
5000
А я відповім: «Зась! В мене є докази.»
16:12
The mid-1990s, Microsoft started
357
960000
2000
Середина 90-х, Microsoft починає проект
16:14
an encyclopedia called Encarta.
358
962000
2000
електронної енциклопедії Encarta.
16:16
They had deployed all the right incentives,
359
964000
2000
Вони застосували всі потрібні стимули.
16:18
all the right incentives. They paid professionals to
360
966000
3000
Всі належні стимули. Вони платили професіоналам
16:21
write and edit thousands of articles.
361
969000
2000
за написання та редагування тисяч статей.
16:23
Well-compensated managers oversaw the whole thing
362
971000
2000
Проектом керували добре оплачувані менеджери,
16:25
to make sure it came in on budget and on time.
363
973000
5000
які слідкували за розкладами та бюджетами.
16:30
A few years later another encyclopedia got started.
364
978000
2000
Декілька років по тому з'явилась інша енциклопедія.
16:32
Different model, right?
365
980000
3000
Зовсім інша модель, так?
16:35
Do it for fun. No one gets paid a cent, or a Euro or a Yen.
366
983000
4000
Пиши для власної втіхи. Жодної компенсації — ні цента, ні євро, ані єни.
16:39
Do it because you like to do it.
367
987000
3000
Працюй, тому що тобі подобається справа.
16:42
Now if you had, just 10 years ago,
368
990000
3000
Уявіть, якщо 10 років тому
16:45
if you had gone to an economist, anywhere,
369
993000
2000
ви запитали б будь-якого економіста:
16:47
and said, "Hey, I've got these two different models for creating an encyclopedia.
370
995000
4000
«Ось у мене є дві моделі створення енциклопедії.
16:51
If they went head to head, who would win?"
371
999000
3000
Хто з них виграє у перегонах?»
16:54
10 years ago you could not have found a single sober economist anywhere
372
1002000
4000
10 років тому жоден розсудливий економіст
16:58
on planet Earth
373
1006000
2000
на планеті
17:00
who would have predicted the Wikipedia model.
374
1008000
2000
не передбачив би перемогу Вікіпедії.
17:02
This is the titanic battle between these two approaches.
375
1010000
3000
Це — епохальна битва між двома різними підходами.
17:05
This is the Ali-Frazier of motivation. Right?
376
1013000
3000
Це — Мохамед Алі проти Джо Фрейзера, так?
17:08
This is the Thrilla' in Manila.
377
1016000
2000
Це так би мовити Трилер в Манілі на арені мотивації.
17:10
Alright? Intrinsic motivators versus extrinsic motivators.
378
1018000
3000
Правда? Внутрішня мотивація в двобої проти зовнішньої мотивації.
17:13
Autonomy, mastery and purpose,
379
1021000
2000
Самостійність, майстерність та загальна мета
17:15
versus carrot and sticks. And who wins?
380
1023000
2000
проти батога та пряника. І хто переміг?
17:17
Intrinsic motivation, autonomy, mastery and purpose,
381
1025000
3000
Внутрішня мотивація, самостійність, майстерність та загальна мета
17:20
in a knockout. Let me wrap up.
382
1028000
4000
відправляють суперника в нокаут. Отже, що маємо у висновках?
17:24
There is a mismatch between what science knows and what business does.
383
1032000
3000
Маємо невідповідність між науковими засадами та діловою практикою.
17:27
And here is what science knows.
384
1035000
2000
І ось що говорить наука.
17:29
One: Those 20th century rewards,
385
1037000
2000
Перше: Нагороди, типові для 20-го сторіччя,
17:31
those motivators we think are a natural part of business,
386
1039000
3000
ті самі, що ми вважаємо невід'ємною частиною бізнесу,
17:34
do work, but only in a surprisingly narrow band of circumstances.
387
1042000
4000
працюють, але в гранично вузькому діапазоні обставин.
17:38
Two: Those if-then rewards often destroy creativity.
388
1046000
4000
Друге: Винагороди типу «якщо … тоді …» часто руйнують творчій підхід.
17:42
Three: The secret to high performance
389
1050000
2000
Третє: таємниця високої продуктивності
17:44
isn't rewards and punishments,
390
1052000
2000
не в нагородах та покараннях,
17:46
but that unseen intrinsic drive --
391
1054000
2000
а в тому невидимому внутрішньому поштовху.
17:48
the drive to do things for their own sake.
392
1056000
3000
Поштовху робити справу заради неї самої.
17:51
The drive to do things cause they matter.
393
1059000
2000
Поштовху робити справу тому, що вона має значення.
17:53
And here's the best part. Here's the best part.
394
1061000
2000
І найголовніше, так, найголовніше.
17:55
We already know this. The science confirms what we know in our hearts.
395
1063000
3000
Ми це вже знаємо, а наука доводить це, що ми знаємо і відчуваємо.
17:58
So, if we repair this mismatch
396
1066000
3000
Отже, якщо ми виправимо невідповідність
18:01
between what science knows and what business does,
397
1069000
2000
між науковим висновками та діловою практикою,
18:03
if we bring our motivation, notions of motivation
398
1071000
3000
якщо ми зможемо розвинути наше розуміння мотивації
18:06
into the 21st century,
399
1074000
2000
до рівня, необхідного 21-му сторіччю,
18:08
if we get past this lazy, dangerous, ideology
400
1076000
4000
якщо ми переростемо цю ліниву та небезпечну ідеологію
18:12
of carrots and sticks,
401
1080000
2000
батога та пряника,
18:14
we can strengthen our businesses,
402
1082000
3000
ми зможемо укріпити наші компанії,
18:17
we can solve a lot of those candle problems,
403
1085000
3000
ми зможемо розв'язати багато тих «задачок із свічкою»
18:20
and maybe, maybe, maybe
404
1088000
4000
і можливо, можливо, можливо,
18:24
we can change the world.
405
1092000
2000
ми зможемо змінити світ.
18:26
I rest my case.
406
1094000
2000
Розгляд справи закінчено.
18:28
(Applause)
407
1096000
3000
(Оплески)
ABOUT THE SPEAKER
Dan Pink - Career analystBidding adieu to his last "real job" as Al Gore's speechwriter, Dan Pink went freelance to spark a right-brain revolution in the career marketplace.
Why you should listen
With a trio of influential bestsellers, Dan Pink has changed the way companies view the modern workplace. In the pivotal A Whole New Mind, Pink identifies a sea change in the global workforce -- the shift of an information-based corporate culture to a conceptual base, where creativity and big-picture design dominates the landscape.
His latest book, The Adventures of Johnny Bunko, is an evolutionary transformation of the familiar career guide. Replacing linear text with a manga-inspired comic, Pink outlines six career laws vastly differing from the ones you've been taught. Members of the Johnny Bunko online forum participated in an online contest to create the seventh law -- "stay hungry."
A contributing editor for Wired, Pink is working on a new book on the science and economics of motivation for release in late 2009.
Dan Pink | Speaker | TED.com